permute permvar exp_list, reps(#): command
时间: 2024-04-17 18:25:23 浏览: 19
好的,你的问题是如何使用 `permute` 命令来对 `exp_list` 进行置换操作,并且重复 `reps` 次。下面是示例代码:
```stata
permute `exp_list', reps(`reps'): command
```
在这个命令中,你需要将 `exp_list` 替换为你想要进行置换操作的变量列表。`reps` 则是一个表示重复次数的数字。最后,将 `command` 替换为你希望在每次置换后执行的 Stata 命令。
请确保在使用 `permute` 命令之前已经加载了 `permute` 软件包。
相关问题
## extract texture ## TODO: current resolution 256x256, support higher resolution, and add visibility uv_pverts = self.render.world2uv(trans_verts) uv_gt = F.grid_sample(images, uv_pverts.permute(0,2,3,1)[:,:,:,:2], mode='bilinear', align_corners=False) if self.cfg.model.use_tex: ## TODO: poisson blending should give better-looking results if self.cfg.model.extract_tex: uv_texture_gt = uv_gt[:,:3,:,:]*self.uv_face_eye_mask + (uv_texture[:,:3,:,:]*(1-self.uv_face_eye_mask)) else: uv_texture_gt = uv_texture[:,:3,:,:] else: uv_texture_gt = uv_gt[:,:3,:,:]*self.uv_face_eye_mask + (torch.ones_like(uv_gt[:,:3,:,:])*(1-self.uv_face_eye_mask)*0.7) 怎么更改分辨率
在这段代码中,提取纹理的过程中使用了`F.grid_sample`函数进行双线性插值,该函数的第二个参数是采样的位置,可以通过调整这个参数来更改纹理分辨率。具体来说,你可以按照以下步骤进行调整:
1. 找到`F.grid_sample`函数的第二个参数,即`uv_pverts.permute(0,2,3,1)[:,:,:,:2]`。
2. 根据需要更改采样的位置,使其适应你想要的纹理分辨率。具体来说,你可以将采样的位置缩小或者放大,来调整纹理分辨率。例如,如果你想将纹理分辨率提高到512x512,可以将该参数改为`uv_pverts.permute(0,2,3,1)[:,:,:,:2]*2`。
3. 保存更改后,重新运行程序即可。
希望这个回答能够对你有所帮助。如果你有任何其他问题,请随时问我。
def convert_to_roi_boxes(self, rpn_output): rpn_output = rpn_output.permute(0, 2, 3, 1).contiguous().view(-1, 4) roi_boxes = torch.zeros((rpn_output.size(0), 4)) roi_boxes[:, 0] = rpn_output[:, 0] - 0.5 * rpn_output[:, 2] roi_boxes[:, 1] = rpn_output[:, 1] - 0.5 * rpn_output[:, 3] roi_boxes[:, 2] = rpn_output[:, 0] - 0.5 * rpn_output[:, 2] roi_boxes[:, 3] = rpn_output[:, 1] - 0.5 * rpn_output[:, 3] return roi_boxes
这是 Faster R-CNN 神经网络模型中的一个辅助函数,用来将 RPN 网络的输出转换为实际的候选框。这个方法接受 RPN 网络的输出 rpn_output,其中包含了每个候选框的坐标、宽度和高度的预测值。
首先,这个方法将 RPN 网络的输出转换为合适的形状,以便进行后续的计算。然后,根据候选框的预测值计算出候选框的坐标。这里的计算公式是:
- roi_boxes[:, 0] = rpn_output[:, 0] - 0.5 * rpn_output[:, 2]
- roi_boxes[:, 1] = rpn_output[:, 1] - 0.5 * rpn_output[:, 3]
- roi_boxes[:, 2] = rpn_output[:, 0] + 0.5 * rpn_output[:, 2]
- roi_boxes[:, 3] = rpn_output[:, 1] + 0.5 * rpn_output[:, 3]
最后,这个方法返回计算出的候选框 roi_boxes。
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